Exemples de bloc-notes Amazon SageMaker Feature Store
Pour commencer à utiliser Amazon SageMaker Feature Store, vous pouvez choisir entre divers exemples de blocs-notes Jupyter dans le tableau ci-dessous. Si vous utilisez Feature Store pour la première fois, essayez le bloc-notes Introduction au Feature Store. Pour exécuter ces blocs-notes, vous devez attacher la stratégie suivante à votre rôle d'exécution IAM : AmazonSageMakerFeatureStoreAccess
.
Veuillez consulter IAM Roles (Rôles IAM)

Exemple de blocs-notes Feature Store
Le tableau suivant présente une série d'exemples de blocs-notes traitant de différents cas d'utilisation d'Amazon SageMaker Feature Store.
Titre du bloc-notes | Description |
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Présentation des capacités clés du Feature Store, telles que la création, la configuration d'un groupe de fonctions et l'intégration de données dans un Feature Store en ligne ou hors ligne. |
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Exemple avancé portant sur l'entraînement du modèle de détection de fraude via l'intégration de données dans un Feature Store et l'exécution d'une requête pour former un jeu de données d'entraînement, et sur l'entraînement du modèle simple pour inférence. |
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Chiffrer les données dans votre Feature Store en ligne ou hors ligne à l'aide d'une clé KMS |
Exemple avancé portant sur le chiffrement et le déchiffrement des données dans un Feature Store en ligne ou hors ligne à l'aide d'une clé KMS, et sur la vérification du chiffrement de données. Veuillez noter que ce bloc-notes traite du chiffrement au repos. |
Chiffrement côté client avec Feature Store à l'aide du kit SDK de chiffrement AWS |
Exemple avancé portant sur l'exécution d'un chiffrement côté client avec Feature Store à l'aide de la bibliothèque de kits SDK de chiffrement AWS qui chiffre vos données avant de les intégrer à votre Feature Store en ligne ou hors ligne. |
Comment stocker en toute sécurité un jeu de données d'image dans Feature Store avec la clé KMS ? |
Un exemple avancé qui montre comment stocker en toute sécurité un jeu de données d'images dans votre Feature Store à l'aide de la clé KMS pour le chiffrement côté serveur. |
Un flux de travail de machine learning (ML) qui montre comment alimenter la sortie d'une tâche d'étiquetage de classification d'image ou de texte AWS Ground Truth à Feature Store. |